주요 기능 특별히 구축된 웹 인덱스 설계상 비공개 작동 방식 사용 사례 웹 검색 도구 설정 하네스와 함께 사용 도메인 필터링 구성 게이트웨이 서비스 역할 구성 입력 스키마 응답 형식 가용성 허용 가능한 사용

웹 검색 도구

AI 에이전트는 조직이 정보와 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있지만 훈련 시 지식이 동결된다는 근본적인 제한에 직면하고 있습니다. 사용자가 오늘의 주가 또는 한 시간 전에 배송된 소프트웨어 릴리스에 대해 질문하면 교육 데이터에만 의존하는 에이전트는 정확한 답변을 제공할 수 없습니다.

이를 해결하기 위해 사용자 지정 웹 검색 통합을 구축하는 것은 비용이 많이 듭니다. 즉, 타사 검색 APIs를 조달하고, 키와 할당량 및 속도 제한을 관리하고, 공급자 간에 일치하지 않는 결과 형식을 구문 분석하고, 모델이 원시 HTML 대신 관련 구절을 얻을 수 있도록 코드 조각 추출 로직을 구축하고, 고객 쿼리가 이동하는 위치와 데이터를 보존할 수 있는 방법을 추론하고, 시간이 지남에 따라 최신성과 적용 범위를 유지하는 것입니다. 각 프로젝트는 그 자체입니다.

Amazon Bedrock AgentCore의 웹 검색 도구는 이러한 복잡성을 제거합니다. 완전 관리형 MCP 준수 웹 검색 기능으로, 에이전트가 인프라 오버헤드 없이 웹에서 정보를 검색할 수 있습니다. AgentCore Gateway에 연결하는 관리형 커넥터로 사용할 수 있습니다. 에이전트는 표준 tools/list 호출로 이를 검색하고 다른 모델 컨텍스트 프로토콜 도구처럼 호출합니다. 프로비저닝할 검색 APIs, 관리할 아웃바운드 자격 증명, 유지할 결과 구문 분석 글루가 없습니다.

다음 섹션에서는 주요 기능, 특별히 구축된 웹 인덱스의 아키텍처, 개인 정보 보호 보장, 사용 사례 및 웹 검색 도구 설정 방법을 안내합니다.

주요 기능

Up-to-date 정보 액세스 - 제목, URLs, 코드 조각 및 게시 날짜가 포함된 현재 웹 결과를 검색하여 up-to-date 정보에서 기본 에이전트 응답을 검색합니다.
제로 인프라 관리 - 구성할 프로비저닝 또는 조정을 위한 타사 검색 APIs 없습니다. 게이트웨이는 웹 검색을 표준 MCP 도구로 자동으로 노출합니다.
프레임워크에 구애받지 않음 - 표준 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 Strands Agents, LangChain, LangGraph, CrewAI 또는 MCP 호환 클라이언트와 함께 작동합니다.
특별히 구축된 웹 인덱스 - 수십억 개의 문서에 걸쳐 있는 Amazon에서 운영하는 웹 인덱스를 기반으로 합니다.
신뢰도가 높은 사실에 대한 지식 그래프 - 추출된 페이지 텍스트에서 추론하기 위해 모델을 벗어나지 않고 사실적 답변을 제공하기 위해 엔터티와 해당 관계를 기초로 합니다.
의미 체계 코드 조각 추출 - 원시 HTML 또는 전체 페이지를 반환하지 않고 모델의 컨텍스트 창에 최적화된 의미론적으로 관련된 구절을 각 웹 페이지에서 가져옵니다.

특별히 구축된 웹 인덱스

에이전트에 웹 검색을 추가하는 많은 솔루션은 타사 검색 엔진의 래퍼입니다. Amazon Bedrock AgentCore의 웹 검색 도구는 다릅니다. Amazon이 직접 빌드하고 운영하는 웹 인덱스를 기반으로 합니다.

광범위한 적용 범위: 인덱스는 수십억 개의 문서에 걸쳐 있습니다. 이 규모는 적용 범위에 중요합니다. 인덱스가 가장 인기 있는 페이지로 제한되지 않고 광범위할 때 틈새 라이브러리 또는 모호한 제품 사양에 대한 긴 테일 질문에 더 효과적으로 답변할 수 있습니다.
지속적으로 업데이트됨: Amazon은 인덱스를 지속적으로 새로 고쳐 몇 분 안에 새 콘텐츠와 변경된 콘텐츠를 반영합니다. 가격 변동 또는 방금 게시된 발표에 대한 질문에 답변하는 에이전트의 경우 해당 최신 기간은 근거 있는 답변과 자신 있게 잘못된 답변의 차이입니다. 에이전트가 "오늘 발생한 일"을 검색하면 결과는 오늘 실제로 발생한 일을 반영합니다.
신뢰도가 높은 사실에 대한 지식 그래프: 웹 검색 도구에는 엔터티와 해당 관계를 기반으로 하는 기본 제공 지식 그래프가 포함되어 있습니다. 누가 역할을 맡고 있는지 또는 무언가가 설립되었을 때와 같은 사실적 질문의 경우, 지식 그래프는 추출된 페이지 텍스트에서 추론하기 위해 모델을 벗어나지 않고 신뢰도가 높은 답변을 제공합니다. 이렇게 하면 에이전트가 코드 조각의 답변만 함께 연결할 때 발생할 수 있는 미묘한 사실적 드리프트가 줄어듭니다.
모델 컨텍스트에 최적화된 의미 체계 코드 조각 추출: 이 도구는 모델에 원시 HTML 덤프 또는 전체 페이지를 제공하는 대신 의미상 관련된 코드 조각 추출을 수행합니다. 쿼리에 실제로 포함된 각 웹 페이지에서 구절을 가져와 모델의 컨텍스트 창에 최적화된 형식으로 반환합니다. 결과적으로 토큰당 더 밀집되고 관련성이 높은 컨텍스트가 생성됩니다. 모델은 중요한 부분을 확인하고 표준 문안 및 탐색 크롬에 더 적은 토큰을 소비하므로 인용된 답변의 정밀도를 개선하는 데 도움이 됩니다.

설계상 비공개

많은 기업에서 웹 검색 롤아웃을 중지하는 질문은 "작동합니까"가 아니라 "사용자의 쿼리가 어디로 가고 어떻게 되나요?"입니다. 웹 검색 도구는 이러한 답변이 간단하도록 구축되었습니다.

쿼리는 절대 나가지 않습니다. AWS: 에이전트가 검색을 실행하면 쿼리는 AWS 인프라 내에서만 제공됩니다. 고객 쿼리는 타사 검색 엔진으로 전송되거나 외부로 라우팅되지 않습니다 AWS. 게이트웨이는 AWS소유 커넥터에 인증하고 요청을 내부적으로 라우팅하므로 데이터 경로는 AWS 처음부터 끝까지 유지됩니다. 데이터 송신 문제가 있는 팀의 경우 전체 검토 범주가 제거됩니다.

작동 방식

웹 검색 도구는 내장 커넥터입니다. 게이트웨이는 스키마 관리, 파라미터 거버넌스, 엔드포인트 확인 및 서비스 인증을 처리합니다.

게이트웨이 설정 -를 사용하여 게이트웨이를 생성하고 웹 검색 도구 대상을 추가합니다connectorId: "web-search". 게이트웨이는 도구 스키마의 스냅샷을 생성하고 통합을 프로비저닝합니다.
도구 검색 - 에이전트가 게이트웨이 엔드포인트tools/list에서를 호출하고 입력 스키마를 사용하여 WebSearch 도구를 검색합니다.
검색 호출 - 에이전트가 자연어 쿼리(최대 200자)tools/call를 사용하여를 호출합니다. 게이트웨이는 백엔드에 인증하고 내부적으로 요청을 라우팅합니다 AWS.
구조화된 결과 -이 도구는 의미적으로 관련된 텍스트 코드 조각, URLs, 제목 및 게시 날짜가 포함된 결과를 텍스트 및 구조화된 JSON 형식으로 반환합니다.
근거 응답 - 에이전트는 결과를 사용하여 인용된 소스로 응답을 작성합니다.

사용 사례

Up-to-date 연구 - 웹을 검색하고 결과를 소스 인용과 합성하여 현재 이벤트, 주가 또는 최근 발표에 대한 질문에 답변합니다.
사실 확인 - 기본 소스를 검색하고 지식 그래프 기반 사실적 답변을 사용하여 수치를 확인하거나 수정하여 문서의 클레임을 확인합니다.
경쟁 인텔리전스 - 공개 웹 소스에서 경쟁자 발표, 제품 출시 또는 요금 변경을 모니터링합니다.
오래된 지식 제거 - 에이전트에게 새 소프트웨어 릴리스, 정책 변경 또는 개발 중단과 같은 교육 마감 후 게시된 정보에 대한 액세스 권한을 부여합니다.

웹 검색 도구 설정

Python SDK 및 CLI를 사용한 설정 예제를 포함하여 웹 검색 도구 커넥터 구성으로 게이트웨이 대상을 생성하는 방법에 대한 지침은 대상 구성 가이드의 웹 검색 도구 설정을 참조하세요.

하네스와 함께 사용

AgentCore 하네스 웹 검색 기능을 제공하려면 웹 검색 도구 설정에서 생성한 게이트웨이를 도구로 하네스에 연결합니다agentcore_gateway. 하네스 실행 역할에는 게이트웨이 ARN에 대한 bedrock-agentcore:InvokeGateway 권한이 필요합니다. end-to-end 연습은 하네스 설명서의 도구를 참조하세요.

도메인 필터링 구성

도메인 거부 목록을 구성하여 웹 검색 도구가 쿼리할 수 있는 도메인을 제한할 수 있습니다. 구성 예제 및 세부 정보는 대상 구성 가이드의 도메인 필터링 구성을 참조하세요.

게이트웨이 서비스 역할 구성

게이트웨이에는 AgentCore 서비스가 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있는 서비스 역할이 필요합니다. 필요한 IAM 권한 및 정책 구성은 대상 구성 가이드의 게이트웨이 서비스 역할 구성을 참조하세요.

입력 스키마

웹 검색 도구는를 통해 호출할 때 tools/call다음 입력 스키마를 허용합니다.


{
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": {
        "description": "The search query string",
        "type": "string"
      },
      "maxResults": {
        "description": "Maximum number of results to return. Valid range: 1-25. Defaults to 10.",
        "type": "integer"
      }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

Field	유형	필수	설명
`query`	문자열	예	검색 쿼리 문자열입니다. 200자 이하여야 합니다.
`maxResults`	정수	아니요	반환할 최대 결과 수입니다. 유효한 범위: 1~25. 기본값은 10입니다.

응답 형식

웹 검색 도구는 다음과 같은 MCP 준수 형식으로 결과를 반환합니다.


{
  "isError": false,
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\"id\":\"824f89d0\",\"results\":[{\"text\":\"Python 3.13 was released on October 7, 2024, featuring improvements to the interactive interpreter, experimental free-threaded mode, and a preliminary JIT compiler...\",\"publishedDate\":\"2024-10-07\",\"url\":\"https://example.com/python/releases/3.13\",\"title\":\"Python 3.13 Release Highlights\"}]}"
    }
  ]
}

Field	유형	필수	설명
`text`	문자열	예	검색 결과의 텍스트 콘텐츠 또는 코드 조각
`url`	문자열	No	소스 웹 페이지의 URL
`title`	문자열	No	소스 웹 페이지의 제목
`publishedDate`	문자열	No	결과의 게시 날짜

가용성

웹 검색 도구 커넥터는 미국 동부(버지니아 북부) us-east-1 리전에서 사용할 수 있습니다.

Amazon은 전체 검색 스택을 운영하므로 동일한 관리형 커넥터를 통해 에이전트에 대한 최신성, 적용 범위, 관련성 및 코드 조각 품질 흐름이 자동으로 개선됩니다. 사용자 측에서는 버전 업그레이드 또는 마이그레이션이 필요하지 않습니다.

허용 가능한 사용

웹 검색 도구를 사용하는 경우 웹 검색 도구에서 검색된 콘텐츠(“검색 결과”)의 사용 및 최종 사용자의 사용에 대한 책임은 사용자에게 있습니다. 검색 결과를 사용하는 최종 사용자에게 표시하는 모든 출력에 각 검색 결과와 함께 제공된 소스 인용 및 링크를 유지하고 표시해야 합니다. 웹 검색 도구를 사용하여 (a) 검색 결과에서 콘텐츠를 대량으로 추출, 저장 또는 재현하거나 (b) 경쟁 인덱스 또는 데이터베이스를 빌드 또는 채울 수 없습니다.

javascript가 브라우저에서 비활성화되거나 사용이 불가합니다.

AWS 설명서를 사용하려면 Javascript가 활성화되어야 합니다. 지침을 보려면 브라우저의 도움말 페이지를 참조하십시오.

문서 규칙

관리형 지식 기반

게이트웨이 도구 이름 지정 이해